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こんにちは、ALGLIB を使用して rdf を計算しようとしています。残念ながら、各トレーニング サンプルには 2 つよりも多くの変数があります。以下の関数を使用する必要がありますが、トレーニング データには 7 つの変数があります。ALGLIB の実装は、たった 2 つの変数に対して実装されていると思います。7つの可変トレーニングサンプルに使用するにはどうすればよいですか?

public static void alglib.dfbuildrandomdecisionforestx1(
double[,] xy,
int npoints,
int nvars,
int nclasses,
int ntrees,
int nrndvars,
double r,
out int info,
out decisionforest df,
out dfreport rep)

前もって感謝します。私のトレーニングセットに適した別のライブラリがあり、それを使用できるランダムデシジョンフォレストが実装されている場合、ALGLIBの使用を主張していません。

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すべてのトレーニング サンプルをサイズ [npoints, nvars+1] の 2 次元配列に配置する必要があります。ここで、npoints = トレーニング サンプルの数、nvars = 変数の数 (この場合は 7)、最後の列 (+1) はクラス用です。ラベル。

関数定義の近くにあるパラメーターの詳細。

データセット形式の詳細については、これをお読みください ->データセット形式

于 2012-12-28T05:15:17.520 に答える